কন্টেন্ট
- সংজ্ঞা - অস্বীকৃতি বলতে কী বোঝায়?
- মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
- টেকোপিডিয়া ডেনরমালাইজেশন ব্যাখ্যা করে
সংজ্ঞা - অস্বীকৃতি বলতে কী বোঝায়?
ডেনোরালাইমাইজেশন হ'ল একটি কৌশল যা ডেটাবেস ব্যবস্থাপকগণ একটি ডাটাবেস অবকাঠামোর কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করতে ব্যবহার করেন। এটি একটি টেবিলের মধ্যে বিভিন্ন টেবিল থেকে ডেটা একত্রিত করে যে ডাটাবেস ক্যোয়ারীগুলির সাথে নির্দিষ্ট ধরণের সমস্যা হ্রাস করতে একটি সাধারণীকৃত ডাটাবেসে রিলান্ড্যান্ট ডেটা যুক্ত করা জড়িত। ডেনোরালাইজেশনের সংজ্ঞাটি স্বাভাবিককরণের সংজ্ঞার উপর নির্ভরশীল, যা প্রদত্ত ব্যবহারের প্রচারের জন্য সঠিকভাবে টেবিলগুলিতে একটি ডাটাবেসকে সংগঠিত করার প্রক্রিয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
টেকোপিডিয়া ডেনরমালাইজেশন ব্যাখ্যা করে
অনেক ক্ষেত্রে, ডেনোরালাইজেশনে পৃথক সারণী বা কাঠামো তৈরি করা জড়িত যাতে তথ্যের এক অংশে অনুসন্ধানগুলি এর সাথে জড়িত অন্য কোনও তথ্যের উপর প্রভাব ফেলবে না। উদাহরণস্বরূপ, যেখানে আরও বিশ্বব্যাপী ডেটা ভেরিয়েবল যেমন গ্রাহকের নামগুলি ক্রয়ের ইতিহাসে একক ক্রয়ের সাথে একত্রে আবদ্ধ থাকে, সেখানে একটি ডাটাবেস প্রশাসক এটি নিশ্চিত করতে চাইবেন যে কেনা কোনও আইটেমের কাজটি পুরো গ্রাহকের অ্যাকাউন্টকে ভুলভাবে প্রভাবিত করবে না। অতএব, ডাটাবেস হ্যান্ডলারগুলি তথ্যের দুটি টুকরো আলাদা করে রাখবে, কখনও কখনও রিডানড্যান্ট ডেটা সহ, যাতে তারা পৃথকভাবে কাজ করতে পারে।
যেখানে ডেনোরমালাইজেশন আসে তা হ'ল রিলান্ড্যান্ট ডেটা যুক্ত করা আরও পরিশীলিত অনুসন্ধানের ফলাফলের জন্য অনুমতি দেয়। সাধারণত উদাহরণস্বরূপ এটি ব্যাখ্যা করার জন্য প্রদত্ত কয়েকটি উদাহরণগুলি এমন পরিস্থিতিতে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেখানে ডেটাবেস হ্যান্ডলাররা পূর্ববর্তী ঠিকানা, ক্রয়ের ইতিহাস বা কোনও গ্রাহক বা ক্লায়েন্ট সম্পর্কে যে কোনও অ্যাকাউন্টের নির্দিষ্ট বর্তমান অবস্থাকে সম্বোধন করে না সে সম্পর্কে সন্ধান করতে চায়। এই যেখানে অপ্রয়োজনীয় ডেটা থাকার ফলে ব্যবহারকারীরা ঠিক কী জিজ্ঞাসা করছে তার উপর ভিত্তি করে ডাটাবেসগুলিকে বিভিন্ন ফলাফল দেওয়ার অনুমতি দিতে পারে। আবার, এই অপ্রয়োজনীয় ডেটা থাকা কোনও নির্দিষ্ট আইটেমটির জন্য ডেটাবেস অনুসন্ধান করার নির্দিষ্ট উপায়গুলির উপর ভিত্তি করে কর্মক্ষমতাও উন্নত করতে পারে। ড্যানোরমালাইজেশনের সাথে জড়িত চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে এমন কিছু ধরণের অসংগতিগুলি এড়ানো যাতে সাবধানতার সাথে প্রক্রিয়াটি নথিভুক্ত করা হয় যা ডেটা মেলেনি এর ফলে ঘটতে পারে।